2022年燕山大学多核程序设计实验报告详细知识点： 1. Windows多线程编程机制：本实验通过Windows系统下的多线程编程，让参与者了解和掌握Windows环境下多线程的创建和管理机制，包括线程的同步措施。 2. 多线程编程实验环境及软件：实验采用的环境是Windows XP操作系统，编程软件为Microsoft Visual C++ 6.0，强调了在特定的操作系统和软件环境下进行多核程序设计的重要性。 3. 线程的创建与管理：通过CreateThread API函数实验，介绍了如何在Windows环境下创建线程。实验中详细描述了CreateThread函数的各个参数，包括线程属性、堆栈大小、线程函数指针、线程参数、创建标志以及线程ID的设置。 4. 线程同步措施：实验着重于线程同步的技术细节，指出线程同步是确保线程安全和数据一致性的重要手段，涉及到的同步机制有临界区、互斥量、信号量等。 5. 蒙特卡罗法求PI算法：本实验展示了蒙特卡罗算法在计算圆周率PI中的应用。通过模拟随机点落在特定区域内的分布情况，间接求解圆周率的近似值。 6. 几何解释及概率统计：实验对正方形和圆的面积比进行了几何解释，并结合概率统计原理，解释了通过随机点落在圆内和正方形内比例计算圆周率近似值的数学逻辑。 7. 串行与并行算法实现：实验内容区分了串行算法和并行算法，并详细描述了两种算法的实现步骤和差异。并行算法部分重点在于如何利用多核处理能力来加快计算过程。 8. Windows环境下并行算法编程：在Windows环境下，介绍了如何实现并行算法，包括设定解决问题的处理器数量、产生随机数、进行条件判断、计数累加及最后的计算结果输出。 9. 实验程序代码分析：实验报告中提供了详细的C++语言代码，包括创建线程、线程函数定义、主函数逻辑等。通过代码解析，加深对线程创建、执行和同步的理解。 10. 实验成果演示：实验最后通过演示程序运行的结果，验证了多线程编程和蒙特卡罗算法求PI的可行性及准确性。 11. 编程技巧与调试：报告也隐含了编程技巧和调试经验，比如通过设置断点、跟踪变量变化等方法来调试程序，确保程序的正确性和稳定性。 12. 实验心得：虽然报告中未直接提及，但从整体结构来看，编写者通过实验不仅学习了相关知识，还应该有实践中的心得体会，这对于深入理解多核程序设计有极大的帮助。

在当今计算机科学领域，多核程序设计是一种关键的技术，它使得软件能够在多个处理器核心上并行执行，显著提高应用程序的性能和响应速度。燕山大学的多核程序设计实验报告详细记录了在Windows环境下进行的两个关键实验：Windows多线程编程和蒙特卡罗法求解π值的并行计算。 在Windows多线程编程实验中，实验报告详细介绍了创建线程的API函数CreateThread的使用方法，包括其参数的意义和作用。该实验要求理解Windows多线程编程机制，并掌握线程同步的措施。实验中用到了多种编程元素，如安全属性、堆栈大小、线程启动函数、线程参数、创建标志、线程标识等。实验程序展示了如何在C++中使用_beginthread函数创建线程，以及如何通过Sleep函数实现线程的简单同步。这部分内容对于深入理解Windows环境下的多线程编程至关重要。 接着，报告转向蒙特卡罗法求π值的并行计算。该算法利用随机点落在圆形和正方形面积比的数学原理来估算π值。通过比较落在圆形面积内点的数量与总点数的比例，可以得到π值的近似值。实验描述了如何通过改变点的数量来提升算法的精确度。并行算法部分，报告提出了一种基于Windows环境下的实现方式，包括在多个处理器上分配任务、生成随机数、判断点是否在圆内以及汇总结果等步骤。此外，报告中提到了多个C语言库函数，如rand和srand，它们在产生随机数时起到关键作用。 实验报告详细记录了编程环境、实验内容和步骤，包括代码实现和程序运行结果。实验中使用了Microsoft Visual Studio C++ 6.0作为编译器，Windows XP作为操作系统。在并行算法部分，报告讨论了如何将工作负载分配给多个处理器，以及如何同步这些处理器以确保结果的正确性。 整个实验报告不仅提供了理论知识的讲解，还包括了丰富的实践操作和代码示例，这有助于学生和研究人员更好地理解多核程序设计的核心概念和技术细节。通过实际编写和测试代码，学生可以加深对线程管理和并行计算中常见问题解决方法的认识。 总体来说，燕山大学的多核程序设计实验报告是一个高质量的教学材料，它系统地涵盖了Windows平台下多线程编程和并行计算的核心概念，实验设计细致且注重实践，对于想要掌握相关技术的读者来说，是一份宝贵的学习资源。

序模型的并行化： 在消息传递编程模型中，我们使用 MPI（Message Passing Interface）来实现并行化。对于给定的算法，我们有两个处理器，线程 0 和线程 1。我们可以将 "for i" 循环的迭代范围分为两半，线程 0 处理 0 到 (n/2)-1，线程 1 处理 (n/2) 到 n-1。每个线程会计算相应部分的 Y 值。 线程 0 向线程 1 发送的数据包括 A[n/2:][k] 和 C[n/2:][j] 的子矩阵，线程 1 向线程 0 发送的数据包括 B[k][j] 的子矩阵。在接收数据后，线程各自完成计算。 ``` // 线程 0 send(线程 1, A[n/2:][k], C[n/2:][j]) recv(线程 1, B[k][j]) for (i = n/2; i < n; i++) { for (j = 0; j < p; j++) { x = 0; for (k = 0; k < m; k++) { x = x + A[i][k] * B[k][j]; } Y[i][j] = x + C[i][j]; } } // 线程 1 recv(线程 0, A[n/2:][k], C[n/2:][j]) for (i = n/2; i < n; i++) { for (j = 0; j < p; j++) { x = 0; for (k = 0; k < m; k++) { x = x + A[i][k] * B[k][j]; } Y[i][j] = x + C[i][j]; } } ``` (b) 共享内存编程模型的并行化： 在共享内存模型中，我们可以使用 OpenMP 来实现并行化。我们使用 `#pragma omp parallel` 来创建并行区域，并使用 `#pragma omp for` 来并行化 "for i" 循环。因为 Y、A、B 和 C 是全局变量，它们在所有线程间共享。为了避免数据竞争，我们需要在更新 Y 矩阵时使用屏障同步。 ```c++ #include // 并行区域 #pragma omp parallel num_threads(2) { // 确保线程共享所有数据 #pragma omp for schedule(static) for (i = 0; i < n; i++) { float x = 0; #pragma omp critical { for (j = 0; j < p; j++) { for (k = 0; k < m; k++) { x = x + A[i][k] * B[k][j]; } Y[i][j] = x + C[i][j]; } } } } ``` 这个并行化过程使得两个线程可以同时计算 Y 矩阵的不同部分，从而提高了计算效率。需要注意的是，由于并行计算中可能会出现数据竞争，因此在更新 Y 矩阵时使用了 `#pragma omp critical` 区域来确保线程安全。在实际应用中，可能还需要考虑负载均衡和更复杂的同步机制以优化性能。

Windows Embedded Compact 2013 (WEC 2013)是Microsoft Embedded Compact家族系列的最新版本，发布于2013年，生命周期按照目前Microsoft发布的计划为2023年。

摘要：本文探讨了基于OpenMP的电磁场FDTD多核并行程序设计的方法，以期实现该方法在更复杂的算法中应用具有更理想的性能提升。针对一个一维电磁场FDTD算法问题，对其计算方法与过程做了简单描述。 　　在Fortran语言环境中，采用OpenMP+细粒度并行的方式实现了并行化，即只对循环部分进行并行计算，并将该并行方法在一个三维瞬态场电偶极子辐射FDTD 程序中进行了验证。该并行算法取得了较其他并行FDTD 算法更快的加速比和更高的效率。结果表明基于OpenMP的电磁场FDTD并行算法具有非常好的加速比和效率。 　　0 引言 　　随着多核技术的不断发展，并行方法已经成为一种处理较大规模问

之前下了好几个中文版本，都没有目录，阅读不方便。所以自己做了一个完整目录的版本，上传给大家。书还不错。设计多核、多线程编程，时下比较流行的技术。

本研究尝试通过使用最新的多核多CPU系统在陡峭的三维隔离山上进行大涡模拟（LES）。 结果，发现1）使用大约5000万个网格点进行湍流模拟是可行的； 2）使用该系统导致了很高的计算速度，超过了单个CPU所达到的并行计算速度在最新的超级计算机之一上。 此外，LES是通过使用多GPU系统进行的。 这些仿真的结果揭示了以下发现：1）使用NVDIA:registered:Tesla M2090或M2075的多GPU环境可以在多达约5000万个网格点的模型中模拟湍流。 2）多GPU环境实现的计算速度超过了并行计算的速度，并行计算使用的是最新超级计算机之一的4至6个CPU。

介绍多核编程，锁的实现，各种数据结构的实现利与弊

根据清华大学教材《多核程序设计》做的课件

多核计算与程序设计2